Seis anos de atendimento em trauma facial: análise epidemiológica de 355 casos
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Facial traumas are frequent in emergencies, and they require the diagnosis of fractures and associated lesions. AIM: To analyze epidemiological data concerning facial trauma care. MATERIALS AND METHODS: Three hundred and fifty-five charts from patients with facial trauma treated by the Service of Otorhinolaryngology, from January 2002 to December 2008, were revised. The following data was collected: age, gender, etiology, anatomical localization of the fracture, associated injuries, alcohol consumption, treatment, and hospitalization. STUDY DESIGN: A retrospective historical longitudinal study. RESULTS: Most of the patients are young adult men (p<0.05) with a male:female ratio of 4:1(p<0.05). Interpersonal violence is the most prevalent cause of facial trauma (27.9%), followed by motor vehicle accidents (16.6%) (p<0.05). The mandible is the most prevalent facial bone fractured (44.2%), followed by nasal fracture (18.9%) (p<0.05). 41.1% of the patients consumed alcohol with a male:female ratio of 11.2:1 (p<0.05). Seventy-seven percent of the patients required surgical intervention (p<0.05) and 84.5% were hospitalized (p<0.05). CONCLUSION: Young male adults are the most prevalent victims of facial trauma, and interpersonal violence is responsible for the majority of the facial injuries. Most of the cases of facial trauma are associated with the consumption of alcohol. Further studies will be necessary to provide a clear understanding of the trends in the etiology of facial trauma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».